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摘 要:本发明请求保护一种基于信息抽取和知识图谱的试题推荐方法,包括步骤:通过神经网络模型对试题进行实体识别和实体关系抽取,得到试题所考查的三元组知识点,形成试题知识图谱;根据已构建的试题知识图谱,构建基于三元组知识点关联的试题网络;根据错题以及试题网络进行试题推荐。本发明通过神经网络模型对试题进行知识点自动化提取,能有效节省人工,同时避免人工的主观性偏差,另外本发明抽取到的三元组知识点较章节大知识点,以及关键词知识点更加精细,同时考虑试题背后考查知识点之间的组合关系,构建试题网络,将试题间基于知识点的关联程度数字化、精细化,并根据错题和试题间精细化的关联信息,进行试题推荐,使得试题推荐结果更加准确。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110083233.2 | 专利名称: | 基于信息抽取和知识图谱的试题推荐方法 |
申请日: | 2021-01-21 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F40/279搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |